Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician - Big data är mer än bara två ord och exploderar på ett aldrig tidigare skådat sätt. Det växer med avseende på hastighet, variation och volym i en otänkbar takt. Den har tagit hela världen med storm och är nu tillgänglig i realtid där genom att låta märken generera analyser på ett snabbt och snabbt sätt. Med potentialen att förändra världen påverkar stora analyser även regeringar, företag, varumärken och akademiska organisationer. Genom att förändra försörjning och sätt på vilket människor lever sina liv utvecklas och förändras snabbt data varje dag.

Mängden data i världen är otänkbar och vi är lika med liter vatten i alla världens hav. Att lära sig surfa i detta hav av big data hjälper företag att utnyttja de många möjligheter som finns i världen. När företag kan få insikt från rå data och genom att få värdefull insikt från dem, kan varumärken anpassa sig bättre till markörtrenderna och vidta åtgärder för att stärka och utöka sin bas på ett omfattande sätt.

Många av er undrar vad exakt är big data? Big data används för att beskriva processen för att tillämpa allvarlig datorkraft, särskilt de som maskininlärning och konstgjord inlärning på mycket komplexa och stora uppsättningar av information. Vilken typ av information hanterar big data? Big hanterar all slags information, namn det bara. Det kan användas för att jämföra verktygskostnader med meteorologiska data för att få information om trender och ineffektivitet. Det kan också användas för att jämföra information om platsen för ambulanser, tillsammans med patientjournaler och hjälpa sjukhus att fatta mer informerade val om responstid och överlevnad. Big data kan också användas av fitnessentusiaster för att spåra sin träning och kaloriförbrukning så att de kan nå sina mål på ett snabbare och smidigare sätt.

Eftersom big data är ett så stort fält med enorma möjligheter finns det också flera jobbmöjligheter inom detta område. Den här artikeln behandlar tre stora jobbmöjligheter som växer framträdande inom big data. Dessa inkluderar datavetare, dataingenjör och statistiker.

Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician

Det utvecklande fältet för datavetare

Ökningen av ny teknik i form av big data har i sin tur lett till ökningen av en ny möjlighet som kallas datavetare. Även om datavetenskapens jobb inte uteslutande är relaterat till big data-projekt, är deras jobb ett komplement till detta fält eftersom data är en integrerad del av deras uppgifter och funktioner. En dataforskares uppgifter och funktioner har utvecklats när varumärkenas uppgifter och funktioner har börjat utvecklas i en snabbt konkurrenskraftig miljö. Den formella utbildningen är en integrerad del av att bli datavetare och detta kräver en solid grund inom vissa grundläggande områden som datavetenskap och applikationer, modellering, statistik, matematik och analys. En datavetare skiljer sig från andra normala yrkesverksamma eftersom han har en stark affärskänsla som i allmänhet är kopplad till starka kommunikativa färdigheter som hjälper dem att kommunicera sina resultat och insikter med företagsledare och IT-ledare så att de kan möta utmaningarna och kraven från deras bransch i ett framgångsrikt sätt å ena sidan och mervärde å andra sidan.

En datavetare är någon som är extremt kreativ och nyfiken och kan upptäcka insikter från stora mängder data på ett enkelt och förenklat sätt. Det är nästan som en renässansindivid som verkligen är angelägna om att få stora förändringar i branschen och lära sig stora saker också.

En traditionell dataanalytiker kommer att titta på data generellt sett endast från en källa, en datavetare är tillräckligt kompetent för att undersöka data från flera olika källor. Genom att söka igenom alla typer av data har en datavetare ett stort mål att upptäcka dolda insikter och detta i sin tur kan hjälpa dem att få konkurrensfördelar också. En datavetare är inte bara ansvarig för att samla in och rapportera data, utan studerar också dem från olika vinklar och rekommenderar varumärken, hur de kan använda nämnda data för att nå sina mål och dessutom skapa nya mål också.

Datateknik och dess utveckling

Rollen som dataingenjör överlappar ibland datavetenskapens roll. Detta beror främst på att deras verktyg och tekniker är mycket lika och har nästan samma uppsättning funktioner i vissa företag. Datateknik kallas emellertid också datainfrastruktur eller dataarkitektur i flera företag. En datatekniker har huvudansvaret att samla in data, lagra data och batchprocess eller bearbeta dem i realtid och vidarebefordra dem via ett API till en datavetare som lätt kan förstå och förstå vad de har. Med andra ord är det datateknik som verkligen hjälper datavetenskapen att utföra sina jobb på ett smidigt och enkelt sätt.

Marknaden är fylld med flera big data-verktyg och var och en av dem har en unik funktion. Det är viktigt att ett märke använder ett visst verktyg för att nå sitt mål snarare än det faktum att verktyget är trendigt och populärt inom branschen. Därför måste datatekniker ha en solid och fast bas inom programvaruteknik. De måste kunna lära sig och använda dessa verktyg på ett effektivt sätt och också förbättra dem om det är fallet. Kort sagt, en god och effektiv datatekniker kommer att ha en omfattande och omfattande kunskap om databaser och ha god kunskap om bästa tekniska metoder. Några av dessa metoder inkluderar hanterings- och loggningsfel, övervakning av systemet, byggande av rörledningar som är tåliga för mänskligt fett, förståelse för skalningsprocessen bland andra tekniker och metoder.

Färdigheter som behövs för att bli framgångsrika datavetare

Att bli datavetare är därför mycket efterfrågat bland många yrkesverksamma. Samtidigt är det viktigt att komma ihåg att stå ut i mängden. Det finns vissa färdigheter som hjälper proffs att få kunskaper för att hjälpa dem att bli kompetenta inom big data-sektorn.

  • En datavetare måste ha kunskap om grundläggande verktyg

Innan du får bättre framträdande inom big data-branschen är det viktigt att behärska grundläggande verktyg relaterade till big data. Detta innebär att proffsen måste få en djupgående förståelse för statistiskt programmeringsspråk som R eller Python å ena sidan och ett databasfrågespråk som SQL å andra sidan. Dessa språk och färdigheter hjälper proffs att skapa en stark grund och därigenom bygga en stark och framgångsrik karriär också.

  • En datavetare måste ha rätt förståelse för grundläggande statistik

Att ha en grundläggande förståelse för statistik är oerhört viktigt för de individer som vill få bättre förståelse för big data-industrin. Många datavetare är fortfarande inte medvetna om den korrekta definitionen av p-värde. Därför måste dataforskare vara medvetna om statistiska test, maximal sannolikhet, fördelningar bland annat. Dessutom kommer saker som maskininlärning och statistikkunskap vara praktiska under alla framtida inlärningar. Statistik i synnerhet är oerhört viktig om du vill skapa datadrivna företag. Vissa företag kanske inte är produktdrivna, men statistik är något som är avgörande för alla varumärken och företag i olika sektorer och ekonomier.

  • En bra datavetare måste vara medveten om de olika aspekterna av maskininlärning

Om du är en datavetare som vill arbeta för ett stort företag måste du arbeta med data som är enorma i storlek och struktur. Det är därför du måste vara medveten om hur du arbetar med maskininlärningsmetoder. Detta inkluderar olika element som k-närmaste grannar, slumpmässiga skogar, ensemble-metoder, allt detta är termer som får framträdande bland maskininlärare. Det finns många tekniker som implementeras via R- eller Python-bibliotek, men maskininlärning är bra, men inte helt nödvändigt. Det är viktigare att förstå de breda linjerna och använda dem på ett lämpligt sätt.

  • En bra datavetare är skicklig på att mugga

Att analysera data är inte så enkelt som det ser ut och ibland när datamängden är enorm kan det bli en svår och komplex process. Det är därför det är oerhört viktigt och viktigt att datavetare vet hur man kan hantera brister i data som kan inkludera saknade värden, inkonsekvent strängformatering, datumformatering bland andra problem. Detta problem med att hantera avvikelser i data är en viktig roll i små och medelstora företag eller i fall där data spelar en mycket viktig roll i företagets funktion. Med det sagt är expertis inom datamuggning något som hjälper datavetare att utforska och växa sin karriär på ett framgångsrikt sätt.

  • En bra datavetare kommer att ha stark datavisualisering och kommunikationsförmåga

Visualisering och kommunikationsförmåga är några av de viktigaste färdigheterna som en datavetare kan ha. Detta gäller särskilt för nya företag som bara upptäcker styrkan och kraften i big data och dess applikationer. Kommunikationsfärdigheter är oerhört viktiga eftersom om en datavetare inte kan förklara sina resultat och insikter, kommer hela processen att vara meningslös. När datavetare kan kommunicera fördelarna med big data på ett framgångsrikt sätt kan de hjälpa företag att förverkliga sina mål och mål. När det gäller visualisering är det oerhört viktigt att datavetare är bekanta med datavisualiseringsverktyg som inkluderar bland annat ggplot och d3.js. Även om visualisering är viktig, måste datavetare också vara medvetna om principerna som styr även kodning av data och kommunikationsinformation.

  • En god kunskap om programvaruteknik kommer att stå en datatekniker i god stånd

En datavetare som är medveten om teknik är avgörande för tillväxten av ett litet företag. Detta beror på att de kommer att vara ansvariga för att hantera en hel del dataloggning och så småningom kommer att leda utvecklingen av starka och tekniskt avancerade datadrivna produkter.

  • En datavetares tänkande är oerhört viktigt

Alla företag vill anställa personer som kan lösa problem och utmaningar på ett framgångsrikt sätt. Det är därför de ska vara kreativa, analytiska och problemlösare i alla situationer. Genom att ställa relevanta frågor och hitta relevanta svar kan dataforskare nå toppen av framgången i sin karriär.

Statistikerns roll och skyldigheter

Medan uppgifterna och rollerna för datatekniker och datavetare överlappar varandra i fler fall än en, är rollen som statistiker relativt annorlunda och unik. Idag kan världen jämföras med ett kvantitativt fält. Många branscher och företag beror på data och numeriska resonemang för att förstå olika aspekter av deras tillväxt och utveckling. Data är inte längre bara siffror utan nummer som innehåller information som kan tolkas på ett dynamiskt sätt. Denna användning av data har i sin tur lett till en tillväxt av statistiker som har expertis inom följande område:

1. Produktion av pålitliga uppgifter

2. Analys av data så att deras betydelse blir tydligare

3. Slutsatser av data så att man kan dra fasta slutsatser från dem

Statistikare behövs i alla möjliga branscher och företag. De spelar till exempel en viktig roll för att fungera inom näringslivet och näringslivet. Det finns fyra huvudområden inom detta område som kräver statistikens sakkunskap och de är tillverkning, marknadsföring, konstruktion och statistisk databehandling. Vid tillverkning hjälper statistiker märken att designa produkter som uppfyller kundens förväntningar, säkerställer konsistens i kvalitet och säkerställer kontinuerlig tillväxt och utveckling på lång sikt. Genom att designa nya produkter, genomföra fokusgrupper och samla in feedback från kunder / kunder, hjälper statistiker företag att analysera försäljningen och förutsäga framtida trender och därigenom säkerställa bättre uppfyllande av marknadsföringsmål.

Bra och effektiva statistiska metoder hjälper ingenjörer att skapa konstanta produkter, upptäcka problem innan de uppstår, minimera kemiskt och annat avfall och förutsäga produktens livslängd för en viss produkt. Statistisk databehandling ger möjligheter genom att utveckla programvarudesign och utveckling, teknisk support, mjukvarutestning, kvalitetssäkring, utbildning, dokumentation, marknadsföring och försäljning bland andra områden. Statistik spelar också en viktig roll inom områden som hälsa och medicin genom att hjälpa till att övervaka och rapportera sjukdomsutbrott, skapa vacciner, förhindra spridning av sjukdomar bland många andra saker som syftar till att skapa en bättre hälsostatus för människor över hela världen.

Sammanfattningsvis, oavsett vilket område som helst, spelar data en mycket viktig roll och det hjälper till att göra livet lättare och mer produktivt för alla sektorer. Genom att skapa nya möjligheter och ta itu med globala utmaningar av energi, miljö och utveckling har big data en enorm potential att hjälpa världen att upptäcka nya möjligheter för tillväxt och utveckling.

Kategori:

Big Data